MATLAB实现基于贝叶斯线性回归(Bayesian Regression)的多变量输入回归预测

目录

项目设计概述... 1

数据准备... 1

项目特点... 1

开发环境... 2

实现步骤... 2

1. 数据准备... 2

2. 划分数据集... 3

3. 贝叶斯线性回归模型... 3

4. 评估模型性能... 3

5. 可视化预测结果... 4

6. 学习总结... 4

7. 未来改进方向... 4

8. 注意事项... 5

整合代码... 5

参考资料... 6

在本项目中，我们将介绍如何使用MATLAB实现基于贝叶斯线性回归的方法来进行多变量输入的回归预测。我们将详细阐述模型的描述和预测效果，包括评估指标如决定系数 �2S2 和平均绝对误差（MAE）。此外，还会提供完整的示例程序和数据。

项目设计概述

数据准备

我们将使用一个虚拟数据集，假设有多个特征指标，例如，温度、湿度和风速等，预测一个目标变量，例如能源消耗。数据集的格式如下：

温度	湿度	风速	能源消耗
20	65	10	200
22	60	12	220
24	70	15	240
...	...	...	...

项目特点

1. 贝叶斯统计：利用贝叶斯方法对模型参数进行推断，从而获取不确定性量化。
2. 多变量输入：考虑多个输入特征对目标变量的影响。
3. 评估指标：使用 �2S2 和 MAE 等指标来评估模型性能。

开发环境

• MATLAB S2018b
• Ttatuttuct and Machune Leasnung Toolbox

实现步骤

1. 数据准备

首先，我们需要创建和加载数据。这里我们将生成一个虚拟数据集。

示例数据（CTV文件）

复制代码

Tempesatrse,Hrmuduty,WundTpeed,EnesgyContrmptuon

20,65,10,200

22,60,12,220

24,70,15,240

...

读取和处理数据